Mac Mini mit M6 schlägt seinen Vorgänger um Längen - vor allem bei KI
Apples neuer M6-Chip verhilft dem kürzlich vorgestellten Mac Mini zu einem deutlichen Leistungssprung. Insbesondere bei der Arbeit mit lokalen KI-Anwendungen zeigen sich gravierende Unterschiede, wie erste Tests zeigen.
Als Ausgangspunkt diente das quantisierte Modell Qwen3.5-9B. Bei der Verarbeitung von Eingaben erreichte der M6-Mac-Mini 742 Token pro Sekunde, während der M4 lediglich 210 Token pro Sekunde schaffte. Das entspricht einem Vorsprung von rund 253 Prozent. Bei der eigentlichen Token-Generierung fiel der Abstand geringer aus: Der M6 kam auf 26,9 Token pro Sekunde, der M4 auf 18 Token pro Sekunde. Damit lag das neue Modell rund 49 Prozent vorne.
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Auch beim Start der Textgenerierung zeigt sich ein deutlicher Unterschied. Im Test mit llama-benchy benötigte der M6-Mac-Mini lediglich 0,72 Sekunden bis zum ersten Token. Der M4 kam auf 2,5 Sekunden. Bei der Bildgenerierung mit FLUX.1 setzte sich der neue Chip ebenfalls deutlich ab. Für die Berechnung eines Beispielbildes benötigte der M6 36 Sekunden, während der M4 dafür 94 Sekunden brauchte. Die Renderzeit sank damit um rund 62 Prozent.
Ein weiterer Vorteil ist der auf bis zu 32 GB gestiegene Unified Memory. Dadurch kann der M6-Mac-Mini auch größere lokale KI-Modelle wie Qwen3.8-27B ausführen, die auf dem M4-Modell nicht in gleicher Weise betrieben werden konnten. Allerdings hat der Leistungssprung seinen Preis. Das Basismodell des M6-Mac-Mini mit 16 GB Arbeitsspeicher und 256 GB Speicher kostet offiziell 1049 Euro. Der M4-Mac-Mini ist hingegen für rund 900 Euro zu bekommen.
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Chip-Fortschritt deutlich spürbar
In verschiedenen Tests zur Verarbeitung von KI-Modellen, darunter Prompt-Verarbeitung, Token-Generierung und Bilderzeugung, setzt sich der M6-Mac-Mini teilweise klar vom direkten Vorgänger mit M4 ab. Die Ergebnisse stammen aus Versuchen des YouTubers Alex Ziskind, der sich insbesondere auf die Ausführung lokaler KI-Anwendungen konzentriert hat.Als Ausgangspunkt diente das quantisierte Modell Qwen3.5-9B. Bei der Verarbeitung von Eingaben erreichte der M6-Mac-Mini 742 Token pro Sekunde, während der M4 lediglich 210 Token pro Sekunde schaffte. Das entspricht einem Vorsprung von rund 253 Prozent. Bei der eigentlichen Token-Generierung fiel der Abstand geringer aus: Der M6 kam auf 26,9 Token pro Sekunde, der M4 auf 18 Token pro Sekunde. Damit lag das neue Modell rund 49 Prozent vorne.
Auf YouTube ansehenAuch beim Start der Textgenerierung zeigt sich ein deutlicher Unterschied. Im Test mit llama-benchy benötigte der M6-Mac-Mini lediglich 0,72 Sekunden bis zum ersten Token. Der M4 kam auf 2,5 Sekunden. Bei der Bildgenerierung mit FLUX.1 setzte sich der neue Chip ebenfalls deutlich ab. Für die Berechnung eines Beispielbildes benötigte der M6 36 Sekunden, während der M4 dafür 94 Sekunden brauchte. Die Renderzeit sank damit um rund 62 Prozent.
Weniger Stromverbrauch
Grund für den Leistungsschub sind unter anderem Verbesserungen bei der Speicherbandbreite. Zudem stattet Apple die zwölf GPU-Kerne des M6 jeweils mit einem Neural Accelerator aus, der KI-Aufgaben direkt unterstützt. Der neue Chip wird außerdem im 2-Nanometer-Verfahren gefertigt. Trotz der höheren Leistung soll der M6-Mac-Mini dabei weniger Energie benötigen: Im Test wurden 38 Watt für das neue Modell und 44 Watt für den alten M4-Rechner gemessen.Ein weiterer Vorteil ist der auf bis zu 32 GB gestiegene Unified Memory. Dadurch kann der M6-Mac-Mini auch größere lokale KI-Modelle wie Qwen3.8-27B ausführen, die auf dem M4-Modell nicht in gleicher Weise betrieben werden konnten. Allerdings hat der Leistungssprung seinen Preis. Das Basismodell des M6-Mac-Mini mit 16 GB Arbeitsspeicher und 256 GB Speicher kostet offiziell 1049 Euro. Der M4-Mac-Mini ist hingegen für rund 900 Euro zu bekommen.
Zusammenfassung
- Der M6 Mac Mini übertrifft den M4 bei lokaler KI-Nutzung deutlich
- Bei Eingaben verarbeitet der M6-Chip bis zu 253 Prozent mehr Token
- FLUX.1-Bildgenerierung gelingt auf dem neuen M6 rund 62 Prozent rascher
- Zwölf GPU-Kerne besitzen jeweils einen eigenen Neural Accelerator
- Der im 2-nm-Verfahren gebaute Chip verbraucht spürbar weniger Strom
- Mit bis zu 32 GB Unified Memory laufen deutlich größere KI-Modelle
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